支持向量机(supportvectormachine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法,虽然他还处在飞速发展的阶段,但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述,旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
2018/9/1 10:39:25 999KB 支持向量机 股票预测
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这是关于:支持向量机的基本内容-从零推导支持向量机(SVM)
2021/1/3 1:09:34 509KB SVM
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本人写的c++程序,svm(支持向量机)smo方法,可用于多分类,可运行,附有数据。
2016/10/9 1:13:20 11KB svm smo c++
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粒子群优化最小二乘支持向量机的预测程序,数据随意互换,可以运行。
2020/10/4 8:44:01 9KB 粒子群 LSSVM
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本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对MNIST数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticlassall为对MNIST数据集分类,正文掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2018/4/24 2:04:03 12.71MB 模式识别
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支持向量机回归预测,matlab代码,不要繁琐的配置,直接可以运转。
2018/9/26 9:36:22 33KB online svr svr
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一个基于静态图像的人脸识别零碎。
该零碎包括人脸图像的采集、图像预处理、人脸检测定位、人脸特征提取和识别几个部分支持向量机进行分类识别
2019/4/7 21:40:05 24.69MB svm算法 机器学习 图像处理 matlab
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麻雀算法为2020年的新算法,这里用麻雀算法(SSA)优化支持向量机,并以滚动轴承故障诊断为例子,代码注释较全,适合新手,可以跑出来,本人亲身测试过,绝对可以。
2022/10/3 22:15:46 107KB 支持向量机 算法 机器学习 人工智能
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这是一份基于支持向量机(SVM)的手写字体识别源代码(Python版本),目前只支持二分类识别。
完成了快速SMO算法。
2017/5/24 15:35:28 11KB SVM
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不错的代码,从作者主页转来,供大家参考、进修和改进
2015/5/8 2:41:51 6KB 支持向量机
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡